Bilanci imprese - ratios regionali - seconda parte
Analisi per area geografica basata su dati 2018-2023 Banca d’Italia
Paolo Volterra
Questa è una seconda analisi per: - ricostruire i dati di bilancio partendo dai ratios - creare una mappa radar - clusterizzare le regioni (le imprese delle regioni)
1 Ricostruiamo i dati di bilancio
Per analizzare i dati contenuti in un file CSV strutturato in modo non convenzionale, iniziamo caricando il file localizzato su disco. Il file contiene, riga per riga, informazioni su una regione, una voce di bilancio (espressa con parole), e una sequenza di valori numerici riferiti agli anni dal 2018 al 2023. Alcune righe del file contengono metadati introdotti da ##, che vengono filtrati. Una volta letti i dati, il codice estrae ogni riga utile e la scompone nei suoi elementi costitutivi: identifica la regione come primo elemento, poi separa la descrizione testuale della voce (che può contenere più parole) dai valori numerici. Per farlo, individua il primo elemento che rappresenta un numero valido (con virgola convertita in punto), assumendo che tutto ciò che precede quel punto sia parte della descrizione della voce. I valori numerici successivi vengono poi convertiti in float e accodati alla riga come sequenza di indicatori per ciascun anno. Tutte le righe vengono poi aggregate in una lista e trasformate in un DataFrame Pandas con intestazioni esplicite per regione, voce e anni dal 2018 al 2023. Infine, viene mostrata la dimensione della tabella risultante e un campione casuale di 20 righe viene copiato automaticamente negli appunti per una verifica immediata o un’eventuale analisi esplorativa su Excel.
Code
import pandas as pd# Carichiamo il file CSVfile_path ="D:/Bankit_ratios_20182023.csv"withopen(file_path, "r", encoding="utf-8") as f: lines = f.readlines()data_lines = [line.strip() for line in lines if line.strip() andnot line.startswith("##")]parsed_rows = []for line in data_lines[1:]: # saltiamo intestazione parts = line.split() regione = parts[0]# identifichiamo l'inizio dei numeri (percentuali), che sono da dividere dal nome della vocefor i, part inenumerate(parts):try:float(part.replace(",", ".")) split_index = ibreakexceptValueError:continue voce =" ".join(parts[1:split_index]) valori = [float(p.replace(",", ".")) for p in parts[split_index:]] parsed_rows.append([regione, voce] + valori)columns = ["Regione", "Voce", "2018", "2019", "2020", "2021", "2022", "2023"]df = pd.DataFrame(parsed_rows, columns=columns)df.shape, df.sample(20).to_clipboard()
Il codice ha l’obiettivo di analizzare graficamente l’andamento nel tempo degli indicatori economico-finanziari relativi alla regione Puglia. Si parte filtrando il DataFrame iniziale per selezionare soltanto le righe relative a questa regione. Successivamente, i dati vengono trasformati in formato “long”, più adatto per la visualizzazione con Seaborn: ogni riga rappresenta una combinazione tra voce di bilancio, anno e valore corrispondente. Per garantire che le voci siano visualizzate sempre nello stesso ordine, viene imposta una categorizzazione ordinata sulla colonna “Voce”. A questo punto, si utilizza FacetGrid di Seaborn per costruire un insieme di grafici a linee, uno per ciascun indicatore, impaginati automaticamente su più colonne. Ogni sottografico mostra l’evoluzione annuale dell’indicatore con punti marcati. Le etichette degli assi vengono personalizzate per migliorare la leggibilità, con rotazione dei testi sull’asse x. Viene infine aggiunto un titolo generale che specifica la regione analizzata, e si regola il layout per evitare sovrapposizioni, assicurando una visualizzazione ordinata e chiara. Questo tipo di rappresentazione consente di osservare immediatamente tendenze, discontinuità o cambiamenti strutturali nei diversi indicatori lungo l’arco temporale 2018–2023.
Code
import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plt# Filtro regionedf_puglia = df[df["Regione"] =="PUG"]regione = df_puglia["Regione"].iloc[0]# Long formatdf_long = df_puglia.melt( id_vars=["Regione", "Voce"], value_vars=["2018", "2019", "2020", "2021", "2022", "2023"], var_name="Anno", value_name="Valore")# Ordine delle vocivoci_ordinate =sorted(df_long["Voce"].unique())df_long["Voce"] = pd.Categorical(df_long["Voce"], categories=voci_ordinate, ordered=True)# FacetGridg = sns.FacetGrid(df_long, col="Voce", col_wrap=6, height=5, aspect=1.4, sharey=False)g.map_dataframe(sns.lineplot, x="Anno", y="Valore", marker="o")# Etichette e rotazionefor ax in g.axes.flat: ax.set_xlabel("Anno") ax.set_ylabel("% su Attivo")for label in ax.get_xticklabels(): label.set_rotation(45) label.set_horizontalalignment("right")g.set_titles(col_template="{col_name}")# Allontanamento del titoloplt.subplots_adjust(top=0.88) # ← cambia qui per aumentare la distanzaplt.suptitle(f"Indicatori economico-finanziari – Regione {regione}", fontsize=16)plt.tight_layout()plt.savefig("D:/PKM/Github/Bankit/media/fig1.png", dpi=300, bbox_inches="tight")# plt.show()
Questo script ha l’obiettivo di ricostruire una rappresentazione semplificata e coerente del conto economico (CE) e dello stato patrimoniale (SP) delle imprese regionali italiane, a partire da un set di indicatori economico-finanziari percentuali. I dati iniziali sono organizzati in un DataFrame con colonne per ogni anno dal 2018 al 2023 e contengono, per ciascuna regione e voce, valori espressi in percentuale sull’attivo, sulla produzione o su altre basi contabili. Dopo aver ristrutturato i dati in formato “long”, il codice procede a creare un pivot per ciascun anno, organizzando le voci come colonne e le regioni come righe. Successivamente, una funzione dedicata ricostruisce valori stimati delle principali voci contabili a partire dagli indici disponibili. Si assume un attivo convenzionale pari a 100 per ogni regione, e da qui si risale a vari aggregati come MOL, valore della produzione, oneri finanziari, utile netto e patrimonio netto, usando semplici formule inverse degli indici noti (es. MOL/Attivo, ROA, Leverage, ecc.). Le voci del passivo sono calcolate per differenza, distinguendo fra debiti finanziari (ottenuti dalla somma tra PFN e liquidità) e debiti non finanziari. La logica è applicata iterativamente a ciascun anno e a ciascuna regione, e i risultati ricostruiti vengono salvati in due nuovi DataFrame: uno per il conto economico e uno per lo stato patrimoniale. Questo approccio consente di passare da indicatori aggregati a stime strutturate della composizione economico-finanziaria delle imprese regionali italiane, mantenendo coerenza logica e contabile.
Code
import pandas as pdfrom scipy.stats import zscoreimport seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plt# Ristrutturiamo in formato longdf_long = df.melt(id_vars=["Regione", "Voce"], var_name="Anno", value_name="Valore")# Assumiamo che `df` sia già correttamente strutturato in memoria con colonne:# ["Regione", "Voce", "2018", "2019", "2020", "2021", "2022", "2023"]# Convertiamo le colonne anno in float (se non già fatto)anni = ["2018", "2019", "2020", "2021", "2022", "2023"]for year in anni: df[year] = pd.to_numeric(df[year], errors="coerce")# Pivot per ogni annopivot_anni = { anno: df[["Regione", "Voce", anno]].pivot(index="Regione", columns="Voce", values=anno)for anno in anni}# Funzione per ricostruire SP + CEdef ricostruisci_bilancio_e_ce(indici: pd.Series) ->dict: ATTIVO =100try: mol_attivo = indici['Margine operativo lordo/attivo'] mol_va = indici['Margine operativo lordo/valore aggiunto'] mol_vp = indici['Margine operativo lordo/valore produzione'] roa = indici['ROA'] roe = indici['ROE'] oneri_mol = indici['Oneri finanziari/margine operativo lordo'] leverage = indici['Leverage'] pfn_attivo = indici['Posizione finanziaria netta / Attivo'] liquid_attivo = indici['Liquidità/attivo']exceptKeyError:returnNone mol = mol_attivo /100* ATTIVO valore_aggiunto = mol / (mol_va /100) valore_produzione = mol / (mol_vp /100) oneri_finanziari = mol * (oneri_mol /100) utile_ante_oneri = roa /100* ATTIVO utile_netto = utile_ante_oneri - oneri_finanziari pn = ATTIVO / (1+ leverage) passivo = ATTIVO - pn liquidita = liquid_attivo /100* ATTIVO pfn = pfn_attivo /100* ATTIVO df = pfn + liquidita dnf = passivo - dfreturn {"CE": {"Valore produzione": valore_produzione,"Valore aggiunto": valore_aggiunto,"MOL": mol,"Oneri finanziari": oneri_finanziari,"Utile ante oneri finanziari": utile_ante_oneri,"Utile netto": utile_netto, },"SP": {"Attivo": ATTIVO,"Liquidità": liquidita,"Debiti finanziari": df,"Debiti non finanziari": dnf,"Patrimonio netto": pn,"Passivo": passivo,"PFN (DF - Liquidità)": df - liquidita } }# Applichiamo a tutti gli anni e regionice_records = []sp_records = []for anno, df_pivot in pivot_anni.items(): outputs = df_pivot.apply(ricostruisci_bilancio_e_ce, axis=1)for regione, result in outputs.items():if result: ce_row = result["CE"] ce_row["Regione"] = regione ce_row["Anno"] = anno ce_records.append(ce_row) sp_row = result["SP"] sp_row["Regione"] = regione sp_row["Anno"] = anno sp_records.append(sp_row)# Salviamo i risultatidf_ce_completo = pd.DataFrame(ce_records)df_sp_completo = pd.DataFrame(sp_records)
Dopo aver ricostruito il conto economico e lo stato patrimoniale stimati per ciascuna regione e anno, questo blocco di codice si concentra sull’analisi della sola regione Puglia. Si selezionano le righe relative a questa regione e si ordinano cronologicamente. Per rendere i dati compatibili con la visualizzazione, si procede a una trasformazione in formato “long”, separando le variabili chiave (“Regione” e “Anno”) dai valori delle diverse voci economico-finanziarie, che vengono etichettate come “Voce”. Le informazioni relative al conto economico e allo stato patrimoniale vengono poi unite in un unico DataFrame, in modo da poter essere visualizzate congiuntamente. Per facilitare la lettura dei grafici risultanti, le voci vengono ordinate in maniera semantica: le voci che rappresentano risultati economici o valori di produzione vengono posizionate per prime. Sebbene la sezione finale che genera i grafici sia commentata, essa prevede la costruzione di un layout FacetGrid con un grafico a linee per ciascuna voce, rappresentando l’evoluzione temporale dal 2018 al 2023. Questo tipo di visualizzazione consente di osservare con immediatezza le dinamiche strutturali delle imprese pugliesi nel periodo considerato, distinguendo tra voci di natura reddituale e patrimoniale.
Code
import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as plt# Filtriamo i dati per la regione Pugliace_pug = df_ce_completo[df_ce_completo["Regione"] =="PUG"].sort_values("Anno")sp_pug = df_sp_completo[df_sp_completo["Regione"] =="PUG"].sort_values("Anno")# Uniamo CE e SP in un unico DataFrame lungo per plottingce_long = ce_pug.melt(id_vars=["Regione", "Anno"], var_name="Voce", value_name="Valore")sp_long = sp_pug.melt(id_vars=["Regione", "Anno"], var_name="Voce", value_name="Valore")df_plot = pd.concat([ce_long, sp_long])# Ordiniamo le voci per migliore leggibilitàvoci_ordinate =sorted(df_plot["Voce"].unique(), key=lambda x: (("Valore"notin x) and ("Utile"notin x), x))df_plot["Voce"] = pd.Categorical(df_plot["Voce"], categories=voci_ordinate, ordered=True)
Per visualizzare l’evoluzione temporale delle principali voci economico-finanziarie della regione Puglia, viene utilizzato un grafico a griglia (FacetGrid) con un pannello separato per ciascuna voce del conto economico o dello stato patrimoniale ricostruito. Ogni pannello mostra un grafico a linee che rappresenta l’andamento del valore percentuale rispetto all’attivo tra il 2018 e il 2023. Le etichette degli assi vengono personalizzate per migliorare la leggibilità: l’asse x mostra gli anni, con rotazione delle etichette per evitare sovrapposizioni, mentre l’asse y esplicita l’unità di misura. I titoli di ciascun pannello riportano chiaramente la voce rappresentata, e il layout viene adattato per garantire una presentazione ordinata e compatta. Questo tipo di visualizzazione consente una lettura immediata e comparativa tra indicatori patrimoniali e reddituali, facilitando l’interpretazione delle dinamiche finanziarie delle imprese pugliesi nel tempo.
Code
# Ricreiamo il FacetGrid con label esplicite su ogni facetg = sns.FacetGrid(df_plot, col="Voce", col_wrap=5, height=2.5, aspect=1.4, sharey=False)g.map_dataframe(sns.lineplot, x="Anno", y="Valore", )# Impostiamo titolo e label asse per ciascun asse individualmentefor ax in g.axes.flat: ax.set_xlabel("Anno") ax.set_ylabel("% su Attivo")for label in ax.get_xticklabels(): label.set_rotation(45) label.set_horizontalalignment("right")g.set_titles(col_template="{col_name}")plt.tight_layout()plt.savefig("D:/PKM/Github/Bankit/media/fig2.png", dpi=300, bbox_inches="tight")# plt.show()
2 standardizzazione (Z-score) e radar
Per confrontare le regioni italiane sulla base della struttura economico-finanziaria delle imprese nel 2023, si è proceduto con una standardizzazione dei dati tramite Z-score, calcolato per ciascun indicatore rispetto alla distribuzione nazionale. Questo consente di misurare il posizionamento relativo di ciascuna regione per ogni voce, eliminando l’effetto delle diverse scale. I dati così normalizzati sono stati organizzati in una matrice con regioni per riga e indici per colonna. Dopo aver eliminato eventuali valori mancanti, si è applicata una riduzione dimensionale tramite PCA, al fine di proiettare i dati su uno spazio bidimensionale preservando le principali componenti di variazione. Successivamente, è stato eseguito un clustering non supervisionato con l’algoritmo KMeans, fissando arbitrariamente tre gruppi. A ciascun cluster è stato attribuito un’etichetta qualitativa — “Fragile”, “Intermedio” e “Solido” — sulla base del punteggio complessivo medio degli indicatori standardizzati, considerato come proxy sintetico della solidità economico-finanziaria.
Per rappresentare graficamente i profili medi dei tre cluster, è stato utilizzato un grafico radar che mostra, per ciascun gruppo, il valore medio degli Z-score relativi a tutti gli indicatori. I cluster sono stati colorati secondo una scala semantica (rosso per i fragili, verde per i solidi, arancione per quelli intermedi), e disposti in ordine crescente di robustezza. Il risultato consente di visualizzare chiaramente i punti di forza e di debolezza tipici di ciascun gruppo, evidenziando differenze strutturali tra territori e facilitando confronti comparativi sull’equilibrio tra liquidità, redditività, indebitamento e capitale proprio.
Code
from scipy.stats import zscorefrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.decomposition import PCAfrom sklearn.cluster import KMeans# Calcolo dello z-score per ogni ratiodf_long["Zscore"] = df_long.groupby("Voce")["Valore"].transform(zscore)# Selezione dati per il 2023df_2023 = df_long[df_long["Anno"] =="2023"].pivot(index="Regione", columns="Voce", values="Zscore")# Pulizia NaN se presentidf_2023_clean = df_2023.dropna()# Standardizzazionescaler = StandardScaler()X_scaled = scaler.fit_transform(df_2023_clean)# PCA per riduzione dimensionalepca = PCA(n_components=2)X_pca = pca.fit_transform(X_scaled)# Clustering KMeanskmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)labels = kmeans.fit_predict(X_pca)# Aggiunta cluster ai dati originalidf_clustered = df_2023_clean.copy()df_clustered["Cluster"] = labels# Calcolo medie per clustercluster_means = df_clustered.groupby("Cluster").mean(numeric_only=True)import numpy as npimport matplotlib.pyplot as plt# Ordina i cluster in base alla somma dei valori medi (proxy per "solidità")cluster_scores = cluster_means.sum(axis=1)sorted_clusters = cluster_scores.sort_values().index.tolist()# Mappatura dei clustercluster_means_sorted = cluster_means.loc[sorted_clusters]cluster_labels = {sorted_clusters[0]: "Fragile", sorted_clusters[1]: "Intermedio", sorted_clusters[2]: "Solido"}color_map = {"Fragile": "#e41a1c", # Rosso"Solido": "#4daf4a", # Verde"Intermedio": "#ff7f00"# Arancione}# Radar plotlabels = cluster_means_sorted.columns.tolist()num_vars =len(labels)angles = np.linspace(0, 2* np.pi, num_vars, endpoint=False).tolist()angles += angles[:1] # chiusura cerchiofig, ax = plt.subplots(figsize=(11, 7), subplot_kw=dict(polar=True))for cluster_id in sorted_clusters: row = cluster_means_sorted.loc[cluster_id] values = row.tolist() + [row.tolist()[0]] label = cluster_labels[cluster_id] color = color_map[label] ax.plot(angles, values, label=label, linewidth=2, color=color) ax.fill(angles, values, alpha=0.25, color=color)# Impostazioni esteticheax.set_theta_offset(np.pi /2)ax.set_theta_direction(-1)ax.set_xticks([])for angle, label inzip(angles, labels + [labels[0]]): ha ="left"if np.cos(angle) >=0else"right" ax.text( angle, ax.get_rmax() *1.08, label, size=9, horizontalalignment=ha, verticalalignment="center", rotation=0 )ax.yaxis.grid(True, color="gray", linestyle="--", linewidth=0.5)ax.spines["polar"].set_visible(False)plt.title("Profili Z-score medi per Cluster (ordinati per robustezza)", size=14, pad=40)plt.legend(title="Cluster", loc="lower center", bbox_to_anchor=(0.5, -0.15), ncol=3, frameon=False)plt.tight_layout()plt.savefig("D:/PKM/Github/Bankit/media/fig3.png", dpi=300, bbox_inches="tight")# plt.show()
Per fornire una visione d’insieme delle differenze territoriali negli indicatori economico-finanziari, è stata costruita una matrice degli Z-score relativi all’anno 2023. Ogni valore rappresenta la deviazione standard dell’indicatore di una data regione rispetto alla media nazionale dello stesso indicatore: valori positivi indicano performance superiori alla media, mentre valori negativi suggeriscono condizioni relativamente peggiori. La matrice viene visualizzata attraverso una heatmap, in cui ciascuna riga corrisponde a una regione e ciascuna colonna a una voce contabile o finanziaria. La scala di colori centrata su zero — dal blu (valori inferiori alla media) al rosso (valori superiori) — consente di individuare rapidamente le aree di forza e di debolezza relativa per ciascun territorio. La visualizzazione rende immediato il confronto tra regioni e tra dimensioni finanziarie, facilitando l’identificazione di pattern sistemici, anomalie localizzate o cluster informali di regioni con profili simili.
Code
# Calcolo dello z-score per ogni ratiodf_long["Zscore"] = df_long.groupby("Voce")["Valore"].transform(zscore)# Heatmap per il 2023df_2023 = df_long[df_long["Anno"] =="2023"].pivot(index="Regione", columns="Voce", values="Zscore")plt.figure(figsize=(16, 10))sns.heatmap(df_2023, cmap="coolwarm", center=0, annot=False, linewidths=0.3, cbar_kws={"label": "Z-score"})plt.title("Heatmap Z-score dei ratio finanziari per Regione (2023)")plt.xticks(rotation=90)plt.yticks(rotation=0)plt.tight_layout()plt.savefig("D:/PKM/Github/Bankit/media/fig4.png", dpi=300, bbox_inches="tight")# plt.show()
3 Clusterizzazione delle regioni (KMeans o dendrogramma)
Code
# Rilanciamo PCA e clustering con definizione esplicita degli oggetti persifrom sklearn.preprocessing import StandardScalerfrom sklearn.decomposition import PCAfrom sklearn.cluster import KMeans# Scala i datiscaler = StandardScaler()X_scaled = scaler.fit_transform(df_2023_clean)# PCApca = PCA(n_components=2)X_pca = pca.fit_transform(X_scaled)# Clustering KMeanskmeans = KMeans(n_clusters=3, random_state=42)labels = kmeans.fit_predict(X_pca)# Prepara dataframe con risultatidf_clusters = pd.DataFrame({"Regione": df_2023_clean.index,"PC1": X_pca[:, 0],"PC2": X_pca[:, 1],"Cluster": labels})import seaborn as snsimport matplotlib.pyplot as pltplt.figure(figsize=(10, 6))sns.scatterplot(data=df_clusters, x="PC1", y="PC2", hue="Cluster", palette="Set2", s=100)for i inrange(df_clusters.shape[0]): plt.text(df_clusters["PC1"][i] +0.02, df_clusters["PC2"][i], df_clusters["Regione"][i], fontsize=9)plt.title("Cluster di Regioni (KMeans, Z-score su 2023)")plt.xlabel("PCA Component 1")plt.ylabel("PCA Component 2")plt.legend(title="Cluster")plt.grid(True)plt.tight_layout()plt.savefig("D:/PKM/Github/Bankit/media/fig5.png", dpi=300, bbox_inches="tight")# plt.show()
Per classificare le regioni italiane secondo la struttura economico-finanziaria delle imprese nel 2023, si è adottato un approccio di apprendimento non supervisionato mediante l’algoritmo KMeans. I dati, già standardizzati tramite Z-score, vengono ulteriormente trasformati attraverso un’analisi delle componenti principali (PCA), che riduce la dimensionalità del dataset conservando le principali direttrici di variabilità. Questa proiezione bidimensionale permette sia una rappresentazione visiva efficace, sia un input semplificato per il clustering. Le regioni vengono quindi raggruppate in tre cluster, scelti arbitrariamente per rappresentare tipologie ricorrenti di profili economico-finanziari. Ciascun punto del grafico risultante rappresenta una regione, posizionata secondo le sue coordinate nelle prime due componenti principali, e colorata in base al cluster di appartenenza. Le etichette delle regioni sovrapposte al grafico facilitano l’interpretazione immediata del posizionamento relativo e dell’omogeneità interna ai cluster. Questa visualizzazione fornisce uno strumento intuitivo per comprendere le affinità e le divergenze territoriali, e può costituire la base per ulteriori analisi, ad esempio il confronto tra performance e politiche economiche regionali.
4 Radar
Dopo aver assegnato a ciascuna regione un’etichetta di cluster tramite l’algoritmo KMeans, si procede ad analizzare i profili economico-finanziari medi associati a ciascun gruppo. A tal fine, si arricchisce il dataset originale — contenente gli Z-score degli indicatori per l’anno 2023 — con la colonna del cluster di appartenenza. Questo consente di calcolare, per ciascun cluster, la media normalizzata di ogni indicatore. Il risultato è una tabella riassuntiva che mostra, per ciascun gruppo omogeneo di regioni, il valore medio di ciascun ratio rispetto alla media nazionale (espresso in deviazioni standard). Questa rappresentazione permette di confrontare i profili medi dei cluster, evidenziandone punti di forza e debolezza sistemici, e supporta l’interpretazione qualitativa delle etichette attribuite ai gruppi (es. cluster “solido” con valori positivi sistematici su liquidità, patrimonializzazione, redditività, ecc.). Tale sintesi è anche propedeutica alla successiva rappresentazione radar e ad analisi comparative tra territori e policy.
Code
# Aggiungiamo i cluster all'originale df_2023_clean per fare le medie dei ratio per clusterdf_clustered = df_2023_clean.copy()df_clustered["Cluster"] = labels# Calcoliamo la media dei ratio per ogni clustercluster_means = df_clustered.groupby("Cluster").mean(numeric_only=True)# Visualizziamo come tabellaimport pandas as pdcluster_means
